习近平总书记指出：“加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。”我国已将人工智能（AI）作为发展新质生产力的重要引擎，全面布局、系统推进。2026年4月，斯坦福大学以人为本人工智能研究所（Stanford HAI）发布《2026年人工智能指数报告》（以下简称《指数报告》），对2025年全球人工智能发展态势进行了系统性量化评估。作为该系列年度报告的第9期，《指数报告》包括研究与开发、技术性能、负责任AI、经济影响、科学应用、医疗应用、教育发展、政策治理与公众认知九大核心议题，首次将科学与医学分设独立章节，新增AI主权分析框架，同步加大环境保护议题研判力度。《指数报告》凭借独立数据来源与跨领域分析视角，为我国精准把握发展方位、补齐创新短板、优化战略布局提供重要参考支撑。

一、全球人工智能发展的主要态势

2025年，全球人工智能进入深度变革关键阶段，技术突破与治理滞后、产业扩张与安全风险、格局分化与路径差异多重特征交织叠加。依托《指数报告》核心量化数据，本文从五个维度梳理全球AI发展整体态势。

（一）中美技术差距收窄，发展路径分化明显

《指数报告》显示，中美两国在人工智能模型性能上的差距持续收窄。2025年以来，两国主流大模型多次交替登顶全球大模型性能榜单。2025年2月，我国DeepSeek-R1模型一度追平美国同期最优水平。截至2026年3月，美国Claude Opus 4.6（Elo1503分）居首，我国顶尖模型与之评分差距缩至约2.7%。两国发展路径呈现明显分化。美国依托风险资本与算力资源优势抢占技术制高点，2025年美国私人AI投资达2 859亿美元，约为我国的23倍；拥有5 427个数据中心，数量远超其他任何国家10倍以上。我国则立足制造业体系与应用场景，以场景聚数据、以数据促迭代，在论文、引用、专利等规模指标上稳居前列。这一格局折射出我国的“资本效率代偿效应”，政府引导的算力基建降低训练成本，海量场景的数据飞轮加速迭代，开源生态协同分散研发成本，部分弥合了资本投入的悬殊差距。

（二）AI技术呈“锯齿前沿”特征，领域发展失衡突出

2025年AI整体性能持续跃升，顶尖模型在数学推理、视觉理解等基准测试中已逼近乃至超越人类基线。SWE-bench Verified编程基准年内从60%攀升至近100%；谷歌Gemini系列达到国际数学奥赛金牌水准。AI能力并非均衡同步迭代，呈现典型锯齿前沿非均衡特征：高端专业任务表现亮眼，生活化常识任务短板突出。ClockBench时钟识别测试中，顶级模型准确率仅50.1%，远低于人类（90.1%）；机器人领域虚实落差更为显著，模拟环境任务成功率达89.4%，真实居家场景仅为12%，技术仿真能力与实体落地应用存在明显断层。

（三）产业主导创新格局强化，模型透明度持续下滑

当前全球AI创新格局加速向产业端倾斜，2025年超90%重大影响力模型由企业主导推出，学术界独立产出占比持续降低。全球模型产出高度集中于中美，欧盟、英国等经济体在原创大模型供给上仍存在明显短板。与此同时，开源生态持续扩容，但前沿模型透明度逆势下滑。OpenAI、谷歌、Anthropic等头部机构逐步封闭训练代码、参数规模、数据集及能耗等核心信息。2025年统计的95个前沿模型中，仅4款完全开源，80款未公开训练核心资料；全球基础模型透明度指数平均分由2024年58分降至40分，给第三方核验、学术复现、行业合规监管带来明显阻碍。

（四）治理滞后技术迭代，安全风险与制度供给适配失衡

《指数报告》揭示，AI治理体系建设明显滞后于技术迭代速度，供需错配矛盾日益凸显。2025年全球记录AI安全事件362起，较上年（233起）增幅超55%，集中在深度伪造、隐私泄露、算法偏见等领域。不同任务场景下模型幻觉率差异悬殊，极端场景幻觉率高达94%。负责任AI评测体系更新节奏跟不上模型能力升级，安全性、公平性与隐私保护难以协同兼顾。全球普遍面临AI治理“测量危机”，风控标准、制度规范、监管框架与技术发展节奏不相适配，治理供给短板亟待补齐。

（五）AI主权兴起，全球治理路径走向分化

AI主权已成为各国战略布局核心主线，涵盖算力基础设施、数据资源、大模型研发、行业应用、高端人才五大关键维度。《指数报告》指出，2025年全球国家级AI战略布局持续深化，非洲、中亚、中东等地区加快顶层布局。全球治理监管路径呈现区域分化：欧盟《人工智能法案》首批条款生效，对预测性执法、情绪识别等高风险应用严格管控；美国联邦层面转向放松监管、鼓励创新的政策基调；数据治理规则差异拉大，2018—2025年东亚和太平洋地区出台77项数据本地化规制，北美地区仅3项。

二、我国人工智能发展的优势与短板

对照《指数报告》量化数据与国内产业发展实际，我国AI发展正处在由规模扩张向质量效能提升的关键期，在全球格局中具备核心发展优势，同时也面临短板制约。

（一）核心发展优势

一是产业规模与应用场景优势突出。据国家数据局发布的《数字中国发展报告（2025年）》，2025年全国AI核心产业规模突破1.2万亿元，数字经济核心产业增加值占GDP比重达10.5%以上。据国际机器人联合会统计，2024年我国工业机器人全球新增装机份额升至54%，显著领先美、德、日等国，为大模型迭代提供海量物理世界训练场景与数据支撑。二是专利与科研产出跻身世界前列。世界知识产权组织有关报告显示，我国持有的AI专利数量全球占比60%，居世界首位。根据《指数报告》，在“全球引用量前100的AI论文”中，我国入选数量从2021年的33篇增至2024年的41篇，论文数量、引用量、专利产出上保持领先。三是开源生态发展成效突出。据开源社区Hugging Face及阿里云平台数据，2025年，我国开源AI模型全球下载占比17.1%，首次超越美国（15.8%）；基于阿里千问系列开发的衍生模型已超过20万个，该系列模型累计下载总量突破10亿次，日均下载量达110万次，其综合热度领先于美国Llama系列，成功跃居全球开源模型首位。四是算力基础设施布局日益完善。以“东数西算”工程为牵引，我国统筹布局八大算力枢纽、十大国家数据中心集群。截至2025年6月，我国投运的算力中心标准机架数量达1 085万架，智能算力规模为788EFLOPS，形成了强大的算力供给能力。通过算力规模效应释放与空间布局持续优化，有效降低了国产大模型训练的算力成本，缩短了技术迭代周期，为国内模型性能向全球顶尖水平收敛筑牢硬件底座。

（二）短板与制约因素

一是私人资本投入差距悬殊。《指数报告》显示，2025年美国私人领域AI投资2 859亿美元，我国仅124亿美元，体量相差约23倍。尽管国内政府引导基金多年累计投入规模可观，但社会资本参与基础研究、底层技术攻关意愿偏弱，市场化投融资机制不完善，投入结构失衡问题突出。二是核心技术与供应链存在薄弱环节。全球AI供应链高度依赖台积电，集中度高、单点风险突出。我国高端算力芯片、精密制造设备对外依存度高，产业链自主可控韧性不足。《指数报告》显示，2025年美国产出50个重要AI模型，我国为30个。我国在高影响力专利、基础理论、核心算法、底层框架等领域仍落后于美国。三是高端人才集聚能力仍存不足。近年来美国AI跨国人才流入量大幅回落，但顶尖人才存量优势仍存。据Digital Science有关研究数据，中国目前活跃的人工智能研究人员数量已超过美国、英国和欧洲的总和。但从现实发展来看，高端领军人才、原始创新拔尖人才储备不足，全球高端人才“引育留用”机制仍需完善。四是治理配套体系建设相对滞后。我国AI模型在负责任AI信息披露、合规评测等维度整体表现偏弱。尽管生成式AI相关管理办法先行出台，但技术评估基准、第三方审计、常态化监管等配套机制尚不健全，治理体系难以完全适配技术快速迭代节奏。

三、战略启示与对策建议

立足《指数报告》全球态势研判，结合我国比较优势与突出短板，从基础研究、产业融合、投入机制、治理体系、自主可控五个方面提出战略应对建议。

第一，夯实基础研究根基，构建前沿动态研判机制。对照《指数报告》构建的系统化AI发展研判框架，针对我国顶尖模型产出不足、基础理论与底层算法原始创新偏弱等短板，建立AI前沿技术跟踪、代际差距研判、创新价值评估长效机制。围绕通用人工智能、可信AI、具身智能、量子人工智能等前沿方向，强化基础理论与底层算法前瞻布局。推动科研院所、龙头企业、金融机构协同开展技术前瞻论证，完善重大科技项目遴选与中长期战略布局。

第二，深化产研双向赋能，优化场景融合发展路径。《指数报告》将人工智能定位为“通用目的技术与新型数字基础设施”，凸显其跨行业赋能价值。结合我国应用场景丰富但科研与产业衔接不足的现实，应在重大科技项目立项中强化产业适配、场景落地与成果转化导向。坚持研发前端同步谋划应用路径，健全“技术攻关—场景验证—规模推广”闭环机制，重点推动AI与先进制造、现代农业、医疗健康、公共服务深度融合，以场景优势反哺技术迭代与产业升级。

第三，完善多元投入体系，引导社会资本投向前沿研发。参照《指数报告》将资本投入纳入国家AI竞争力核心评价维度的思路，针对私人投资体量偏小、创新投入过度依赖财政资金、市场化投融资机制不健全等短板，强化产学研联合基金示范作用，支持龙头企业组建创新联合体。健全核心技术攻关风险分担机制，优化硬科技企业资本市场融资支持。放大政府引导基金撬动效应，引导创投、产业资本向基础研究、高端算力、核心芯片等关键领域集聚，加快构建财政引导、社会为主、产业协同的多元投入格局。

第四，健全负责任AI治理体系，提升全链条风险防控能力。聚焦《指数报告》指出的“技术迭代快、治理规范滞后”全球共性矛盾，结合我国模型透明度不足的现状，应适配技术迭代节奏建立动态监管框架，实行风险分级分类管控，高风险领域严格管控，普惠应用领域坚持包容审慎监管。对标国际治理准则建立大模型信息披露规范，完善第三方独立评估与常态化审计机制。加强深度伪造检测、隐私计算、算法公平校验等安全技术攻关，统筹行业技能培训与就业转型安置，平稳缓释AI替代带来的结构性就业压力。

第五，强化自主可控能力，筑牢AI主权安全屏障。依托《指数报告》AI主权分析框架，针对我国高端算力芯片对外依存度高、顶尖模型供给不足、高端人才储备欠缺等瓶颈，从算力底座、数据资源、大模型生态、行业应用、高端人才五大维度系统发力。聚焦高端AI芯片、关键制造装备、基础工业软件等短板集中攻坚，打造自主可控、安全韧性的产业链供应链。主动参与全球AI规则、技术标准与伦理规范制定，依托开源生态与场景优势深化国际科技合作，以高水平科技自立自强夯实我国人工智能长远发展战略安全根基。